Evolúciós algoritmusok

Evolutionary Computing

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Evolúciós algoritmusok

Evolutionary Computing

Tantárgykód

BMETE92AX46

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	1	0	1
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	kapcsolt

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

félévközi érdemjegy

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

DR. Horváth Róbert

beosztás: egyetemi docens

elérhetőség: horvath.robert@ttk.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Analízis Tanszék

Kar

Természettudományi Kar

Tantárgy weboldala

http://www.math.bme.hu/~safaro/genetikus.html

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

Bevezetés: Optimalizálási feladatok típusai, brute force algoritmusok ellenpéldákkal, a genetikus algoritmus alapötlete: a biológiai párhuzam (gén, öröklődés és evolúció, fitnesz).

A genetikus algoritmusok általános sémája, és megvalósítása a legegyszerűbb esetben. Az evolúcios algoritmusok típusai reprezentáció szerint, operátorok (keresztezés és mutáció) megvalósítása 0-1 bit reprezentáció esetén, rulettkerék és tournament kiválasztás, elitizmus.

Utazóügynök-probléma. A permutáció reprezentáció és a hozzá kapcsolódó operátorok (pmx, ciklikus, edge, order, inverzió, swap, beszúrás, keverés). A fitnesz függvény megválasztása, hatása a szelekciós nyomásra; constrain handling problémája.

Az egyszerű genetikus algoritmusok elmélete: Építőkövek hipotézise és kritikája (Gray kódolás), Szkéma tétel, No free lunch elv.

Evolúciós stratégiák: szimulált hűtés mint ős, genetikus változat (Rechenberg eredeti algoritmusa), keresztezés operátorok (korreláció kérdése). Szimulált hűtés és Rechenberg eredeti algoritmusának összehasonlítása, mutáció operátorok, a többdimenziós normális eloszlás, (mu+lambda) illetve (mu,lambda) kiválasztás.

Paraméterek megválasztása: hangolás-kontroll-(ön)adaptáció. 1/5-ös szabály, alkalmazás a diszkrét reprezentáció esetére. Evolúciós algoritmusok működésének mérőszámai: MBF, SR, AES.

Evolúciós programozás: reprezentáció véges állapotú automatákkal, operátorok megvalósítása. Blondie24. Genetikus programozás: kifejezések reprezentációja fával, keresztezés és mutáció operátorok.

A tárgy célja, hogy bemutassa az evolúciós algoritmusok működési elvét és alkalmazási területeit. A tárgyat sikeresen elvégző hallgatók felismerik azon feladatokat, melyek hatékonyan oldhatóak meg ezzel a módszerrel és képesek a megtervezni és megvalósítani az adott probléma egy optimális megoldását gyorsan közelítő algoritmust.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

1+0+1

Tanulástámogató anyagok

Online források

A.E. Eiben, J.E. Smith Introduction to Evolutionary Computing, Springer-Verlag (2015).

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Valószínűségszámítás és többváltozós függvénytan alapjai, valamint egy szabadon választott programnyelv ismerete.

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Valószínűségszámítás és többváltozós függvénytan alapjai, valamint egy szabadon választott programnyelv ismerete.

Általános szabályok

Követelmények: A félév folyamán a hetente kiadott házi feladatokat kell megoldani, összesen három különböző témakörből. A határidő a következő óra kezdete. Egy héten legfeljebb 10 pont szerezhető. Pótlási lehetőségek: TVSZ szerint. A házi feladatokból legfeljebb kettő pótolható a pótlási héten, külön eljárási díj ellenében.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

1. —

részteljesítmény (formatív) értékelés, projekt jellegű, komplex

Két hetente beadandó házi feladat alapján félévközi jeggyel záródó tárgy.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Leírás	óra / félév
részvétel a kontakt tanórákon	28
részteljesítmény értékelés feladatainak kidolgozása	48
további, a teljesítéshez szükséges munkaidő ráfordítás	14
összesen	90

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.